【摘 要】
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研究了非平稳分形随机噪声背景下的信号调制识别问题。提取了盒维数、信息维数和高阶分形特征-缝隙尺度变化率构成分类特征向量空间,这些特征包含了信号幅度、频率和相位的变
【机 构】
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解放军理工大学通信工程学院,南京理工大学引信抗干扰实验站
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研究了非平稳分形随机噪声背景下的信号调制识别问题。提取了盒维数、信息维数和高阶分形特征-缝隙尺度变化率构成分类特征向量空间,这些特征包含了信号幅度、频率和相位的变化规律,集中了各种调制方式之间的差异信息,通过理论分析和仿真表明,当 SNR】5dB 时,(1)分形特征对分形随机噪声不敏感,能充分保证分类特征在决策空间存在一个较清晰的边界;(2)在相同的 SNR 环境下,分形特征在分形噪声环境下比在高斯白噪声环境下有更好的稳定性,对5种调制样式的识别率均大于92.5%。
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